마케팅

[HOW TO 마케팅] 검색 데이터로 마케팅 전략 설계하는 6단계

타깃 고도화부터 브랜드 콘셉트 설정까지 6단계로 정리

2025년 2월 21일

실전 마케팅이 궁금하다고요? 🤔 <디지털 인사이트>가 마케팅 기업이 발행하는 자체 콘텐츠 가운데 실무에 활용하기 좋은 글만 추려 읽기 좋게 정리했습니다. 원문을 참고하면 더 자세한 내용을 알 수 있어요.

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검색 데이터는 강력합니다. 소비자의 실제 관심사와 의도를 가감 없이 보여주기 때문인데요. 기업 입장에선 검색 데이터를 통해 기존 고객뿐 아니라 아직 고객이 아닌 소비자의 니즈까지 파악할 수 있습니다.

검색 기반 마케팅 솔루션 리스닝마인드를 운영하는 박세용 어센트코리아 대표는 “검색 데이터는 현대 마케터에게 보물지도와 같다”며 “소비자가 검색창에 남긴 한 줄 한 줄의 흔적을 읽어내는 기업만이 빠르게 변하는 시장에서 발빠르게 혁신을 이끌고, 소비자의 마음을 사로잡는 데 성공할 것”이라고 말합니다.

이처럼 검색 데이터는 제품 개발부터 콘텐츠 기획, 광고, 신규 시장 발굴까지 마케팅 전략 전 영역에 활용될 수 있지만요. 막상 검색 데이터를 어떤 방식으로 분석해야 할지 몰라 막막해하는 마케터가 많습니다.

최근 어센트코리아 리스닝마인드 팀이 번역 출판한 ‘브랜드 검색 마케팅’은 브랜드 검색 마케팅 전략 프레임을 아래와 같이 소개하는데요. 이를 기반으로 브랜드 검색 마케팅 전략 프레임을 구축하는 실전 요령을 6단계로 정리했고요. 나아가 검색 마케팅를 활용할 때 주의할 점도 살펴봤습니다.

‘Where’는 브랜드나 제품이 경쟁해야 할 영역인 동시에 승리 가능성이 높은 영역을 의미합니다. 이는 우리 브랜드가 집중해야 할 시장 카테고리, 세분시장 혹은 사용 상황을 말하죠.

검색 데이터는 이 Where를 정의하는 데 유용한 인사이트를 제공합니다. 예를 들어, 특정 분야의 브랜드 키워드나 그 분야의 카테고리 키워드들의 검색 트렌드를 분석하면 최근 떠오르는 세분시장이나 소비자의 관심사를 파악할 수 있습니다. 검색량이 급증하고 있는데, 경쟁사 브랜드의 대응이 미진한 키워드를 찾았다면, 그 영역이 바로 우리가 공략해야 할 Where가 될 수 있습니다.

검색 데이터 기반으로 경쟁사 분석을 통해 경쟁사가 놓치고 있는 소비자 관심 영역을 발견하고 이를 선점하는 전략을 세울 수도 있습니다. 또 검색 위치나 검색 시점 등의 상황 데이터를 활용하면 소비자가 어떤 맥락(특정 계절, 장소, 시간)에서 제품을 찾는지 알 수 있어, 브랜드가 연관 지어져야 할 카테고리 엔트리 포인트(CEP)도 식별할 수도 있습니다.

예를 들어 ‘베이킹 소다’에 대한 검색이 화장실 냄새나 하얀 옷에 진 얼룩을 없애는 등의 맥락에서 많이 확인된다면, 그 상황이 베이킹 소다가 반드시 떠올라야 하는 Where가 되는 것입니다. 이처럼 검색 데이터를 우리 브랜드가 승부할 최적의 전장(戦場)을 찾아내는데 이용할 수 있습니다.

‘Who’는 우리 제품을 구매할 고객 전체가 아니라 특정 시점에 집중하여 겨냥해야 할 전략적인 타깃 고객을 의미합니다. 그래서 타깃 고객을 정의할 때 인구통계학적 특성뿐 아니라 심리적 특성 혹은 행동 특성 등 이들을 특정하는 데 도움이 되는 다양한 기준을 고려한 페르소나를 정의해야 합니다.

마케팅 업계에서는 전통적으로 설문이나 인터뷰로 타깃 고객의 페르소나를 파악하지만요. 이제는 리스닝마인드와 같은 세련된 서비스들이 제공하는 검색 데이터를 통해 더욱 생생한 고객 모습을 그릴 수 있습니다. 특정 키워드를 검색한 사용자가 앞뒤로 연이어 검색한 검색 시퀀스 정보와 함께 이들 키워드의 연령대나 성별 정보 등을 종합하면 어떤 고객층이 어떤 관심사로 검색하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

타깃 고객의 검색 패턴을 분석하면 그 안에서도 여러 유형의 소비자 그룹이 존재한다는 사실을 발견할 수 있습니다. 예를 들어, ‘맥주 효모’ 키워드로 검색을 시작한 사람들은 크게 두 가지로 구분됩니다. 하나는 건강 보조제에 관심이 있는 사람이고 다른 하나는 탈모 예방을 고민하는 사람들이죠. 같은 키워드를 검색한 사람이라도 이후 행동에 따라 서로 다른 페르소나로 나누어지는 셈입니다.

이처럼 검색 쿼리와 검색 경로 데이터를 클러스터링하는 방식으로 자연스럽게 고객 세그먼트를 확인할 수 있고 여기서 세분화된 소비자 페르소나를 식별할 수 있습니다. 예컨대 화장품 브랜드라면 ‘남성 스킨케어’를 찾는 20대 남성, ‘민감성 피부 제품’을 찾는 30대 여성 등 검색 행동 기반으로 페르소나를 정의하고, 이를 타깃으로 삼아 정교한 마케팅을 전개할 수 있습니다.

‘Issue’란 소비자 입장에서 해결되지 않은 니즈(Unmet Needs)나 불편함, 고민거리를 말합니다. 효과적인 마케팅 전략은 이러한 미충족 수요를 정확히 짚어내 해결책을 제시하는 것에서 시작되는데요. 검색 데이터는 소비자 스스로 자각하지 못한 숨겨진 욕구까지 드러내는 강력한 도구입니다.

사람들이 무엇을 고민하는지는 그들이 검색창에 던지는 질문에 고스란히 나타납니다. 예를 들어 많은 사람들이 ‘OOO 방법’이나 ‘OOO 어떻게’와 같은 질문형 검색어를 입력한다면, 바로 그 ‘OOO’에 해당하는 부분이 소비자 입장에서 해결되지 않은 이슈입니다.

연관 검색 키워드를 살펴보면 소비자의 니즈를 더욱 구체적으로 파악할 수 있습니다. 예를 들어 한 가전업체가 ‘조용한 청소기’라는 연관 검색어가 꾸준히 증가하는 것을 발견했다면, 소음 이슈가 소비자들에게 중요하게 작용하고 있음을 간파할 수 있습니다.

구글 검색 결과 페이지에서 검색한 소비자가 궁금해할 질문을 시각화해주는 도구인 앤서 더 퍼블릭(Answer The Public)이나 리스닝마인드 허블 같은 툴을 활용하면 특정 주제에 대해 소비자가 궁금해하는 바를 한눈에 볼 수 있는데요. 이를 통해 제품과 서비스의 어떤 측면에서 정보 결핍이나 불만이 있는지 파악할 수 있습니다.

이처럼 검색 데이터는 소비자의 해결되지 않은 니즈와 페인 포인트를 발굴하는 보고와 같으며, 이러한 이슈를 정확히 짚어내는 것이 성공적인 마케팅 전략의 출발점이 됩니다.

여기서 ‘What’은 소비자에게 구체적으로 제공하는 것을 의미합니다. 제품 그 자체일 수도 있고, 전달할 메시지나 경험이기도 한데요. 앞서 Who와 Issue에서 도출한 인사이트를 바탕으로, 우리의 제품 및 서비스가 무엇을 해결해줄 수 있고 어떤 제안을 할 것인지 결정할 수 있습니다.

검색 데이터는 소비자가 원하는 바와 중요하게 여기는 요소를 알려주므로, What을 설계하거나 선택하는 데 근거를 제공합니다. 예를 들어 ‘여자가 좋아하는 남자 향수’라는 검색어나 이와 유사한 의미의 검색이 많다면, 이는 단순히 향수를 찾는 것이 아니라 ‘이성에게 좋은 인상을 남기고 싶다’는 의도를 가진 소비자가 많음을 보여줍니다. 이런 인사이트를 기반으로 해당 향수 브랜드는 제품의 콘셉트를 ‘이성과의 만남에서 자신감을 주는 향’으로 잡고, 메시지도 ‘특별한 사람이 좋아하는 향기’처럼 소비자 의도를 반영하여 전달할 수 있겠죠.

이어지는 검색 흐름을 분석해 새로운 니즈를 파악하고, 이에 맞는 제품을 개발하는 것도 가능합니다. 예를 들어 ‘OOO 향수’라는 검색어 다음에 나오는 검색 경로에서 ‘OOO 향수 20ml’ ‘OOO 향수 30 ml’ 와 같이 원래 출시되고 있지 않은 사이즈의 검색어가 보인다면 이를 위한 소분 패키지를 제공하는 아이디어를 내거나, 새로운 제품 라인을 생각해 볼 수 있을 겁니다.

앞서 예시로 든 ‘맥주 효모’ 키워드의 두 갈래 검색 흐름을 가지고 이야기해본다면, 첫 번째의 건강 보조 식품을 찾는 이들에게는 영양 성분과 효능을 강조한 제품을, 탈모 예방이 목적인 이들에게는 탈모 개선 효과를 앞세운 제품을 제공하는 식입니다. 이처럼 검색 데이터는 소비자에게 무엇을 제공해야 할지 힌트를 주며, 이를 통해 제품 기획부터 콘텐츠 전략, 메시지 개발까지 소비자 맞춤형으로 설계할 수 있습니다.

‘Value’는 소비자가 우리 제품이나 브랜드를 통해 얻고자 하는 가치를 의미합니다. 같은 제품이라도 어떤 이는 경제적 가치를, 다른 이는 심리적 만족이나 사회적 가치를 중시할 수 있습니다. 검색 데이터는 소비자들이 어떤 가치를 추구하는지 단서를 제공합니다.

일반적으로 검색어에 자주 포함되는 단어나 표현을 보면 소비자가 중요하게 여기는 가치 지표를 읽을 수 있습니다. 예를 들어 ‘[제품명] 저렴한’ ‘[제품명] 가성비’ 같은 검색어가 많다면 가격 가치가 주요 관심사라는 뜻이고요. ‘[제품명] 후기’ ‘[제품명] 효과’가 많다면 품질과 효능을 중시하는 겁니다.

실제로 ‘건강 간식’이나 ‘저칼로리 아이스크림’과 같은 검색어가 상위에 올랐다면 소비자들이 건강과 칼로리 관리 등의 가치를 찾고 있다는 뜻이며, 이는 해당 카테고리에서 건강한 제품에 대한 수요와 기회를 시사합니다.

또 경쟁 제품 간 비교 검색을 살펴보면(예: ‘A vs B’) 소비자들이 어떤 기준으로 가치를 판단하는지도 알 수 있습니다. 성능, 디자인, 가격 등 어떤 키워드가 많이 언급되는지에 따라 우리 제품이 강조해야 할 핵심 가치 요소를 도출할 수 있습니다.

Value 단계에서는 이렇게 검색 데이터를 통해 얻은 통찰을 바탕으로, 소비자에게 어떤 가치제안(Value Proposition)을 할지 분명히 규정해야 합니다. 이는 곧 다음 단계인 콘셉트 개발의 중심이 됩니다.

마지막으로 ‘Concept’는 앞서 규정한 Where, Who, Issue, What, Value를 바탕으로 만들어낸 종합적인 마케팅 전략 콘셉트를 말합니다. 쉽게 말해, 우리 브랜드가 누구에게 어떤 상황에서 무엇을 제공함으로써 어떤 가치를 줄 것인지를 한 문장 혹은 하나의 아이디어로 정리한 것입니다. 콘셉트는 제품 개발 방향, 커뮤니케이션 메시지, 캠페인 아이디어 등 모든 활동의 중심이 되므로, 이전 단계 요소들이 유기적으로 연결되도록 설정해야 합니다.

다음과 같은 상황을 예로 들어보겠습니다. 타깃(Who)은 20대 사회초년생 남성이고, 발견한 이슈(Issue)는 이들의 피부관리 방법에 대한 고민입니다. What 단계에서 간편한 남성 올인원 스킨케어 제품을 기획하고, Value는 ‘시간 절약과 자신감 회복’으로 설정했으며, 최종 콘셉트는 ‘초보 남성들을 위한 쉽고 빠른 스킨케어 – 2분이면 자신감을 얻는다’로 도출할 수 있습니다. 그리고 이렇게 도출한 콘셉트는 어디에서(Where), 예컨대 ‘취업준비생 혹은 신입사원 라이프스타일’이라는 맥락에 반드시 어필할 수 있어야 합니다.

앞서 언급한 베이킹 소다 회사 ‘암앤헤머’를 예로 들면요. 암앤헤머는 화장실의 불쾌한 냄새 제거나 아끼는 실크 블라우스에 커피를 흘린 문제를 해결해야 하는 상황(Where)에서 안전하고 간단하게 직접 해결할 수 있다는 가치(Value)를 제공하면서 ‘Pure & Simple(순수하고 간단한)’ ‘A Million Uses and Counting(100만 가지 용도, 그리고 계속 증가 중)’이라는 일관된 브랜드 콘셉트를 구축해왔습니다.

즉, 실제 검색 데이터로 발견한 소비자 상황과 욕구가 콘셉트에 반영돼야 소비자의 공감을 살 수 있다는 뜻입니다. 결국 콘셉트 단계에서는 검색 데이터로 검증한 타깃, 니즈, 가치를 한 데 묶어 소비자에게 약속할 한 가지 큰 아이디어를 만들고, 이를 향후 진행할 모든 마케팅 캠페인의 실행 가이드에 담아야 합니다.

지금까지 브랜드 검색 마케팅 전략 프레임(Where-Who-Issue-What-Value-Concept)을 중심으로 검색 데이터가 어떻게 각 요소의 도출과 실행을 뒷받침하는지 살펴봤습니다. 그런데 검색 데이터에도 몇 가지 한계와 유의점이 존재합니다.

우선, 단일 검색어로는 충분한 의도를 해석하기 어렵습니다. 사용자가 어떤 맥락에서 그 단어를 입력했는지 정확히 알 수 없어서입니다. 동일한 키워드라도 사람마다 다른 목적이나 감정을 가지고 검색할 수 있기 때문에, 데이터 분석가는 연관 검색어나 후속 행동을 함께 살펴봐야 합니다.

둘째, 데이터 편중 가능성입니다. 연령대별 인터넷 활용률이나, 지역별 검색 엔진 선호도 차이 등으로 인해 특정 집단으로 데이터가 편중될 위험이 있습니다. 한 예로 제품군에 따라 어르신들의 니즈는 온라인 검색보다 오프라인 채널에 더 잘 드러나는 경향이 있는데요. 이런 경우에 검색 데이터만 본다면 편향된 결정을 내릴 수 있습니다.

셋째, 프라이버시와 데이터 접근 이슈입니다. 실제 소비자 패널을 기반으로 한 검색 데이터에는 개인의 민감한 관심사가 담겨 있어 개인정보 보호 규정에 따라 활용에 제약이 발생합니다.

넷째, 정성적 맥락 부재입니다. 검색 데이터는 소비자의 ‘행동’은 포착해도, 왜 그런 행동을 했는지 정성적 맥락을 충분히 보여주지는 않습니다. 따라서 앞서 이야기한 것처럼 정성 조사나 추가 리서치를 병행하지 않으면 잘못된 추론을 할 위험이 있습니다.

마지막으로, 검색 데이터에는 노이즈가 존재합니다. 인기 검색어나 일시적 유행어 등은 실제 비즈니스와 큰 관련이 없는 경우도 있고, 알고리즘 변경이나 사회적 이슈로 인해 검색 트렌드가 급변하기도 합니다. 이럴 때 단편적 데이터만 보고 의사결정을 하면 오판할 가능성이 있으므로, 장기 추세와 단기 급변을 구분하고 충분한 기간의 데이터를 확보하여 판단하는 신중함이 요구됩니다.

👉 원문 링크: 2025 마케팅 전략 구축하기 (검색 데이터를 활용하는)

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